物联网安防之智能交通的调度描述

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　　                                物联网安防之智能交通的调度描述

   城市交通最重要的部分是市内客运，其关注的中心点自然是客流量。
　　从运输企业的管理来说，实时、准确的客流量数据，是企业进行车辆动态调度、线路编排、运营管理、电子站牌提示的重要基础数据之一；
　　对城市交通规划来说，详实、精准、时效性高的客流量数据、出行趋势，是城市道路规划、城市功能分区规划、公共交通线路规划等公共决策的重要支撑来源。
　　现有的客流量数据，轨道交通有条件获得比较准确的客流基础数据。公交企业的客流数据，主要还是来源于运输企业对于票款回收后的反向推算，不具备实时性以及与地理位置相关的准确性。公交刷卡数据一方面不完整，另外一方面目前信息都没有与实时地理位置相关，也无法准确得知其下车的站点地理信息。行内也都认识到了这个问题，所以在前面提到的所有城市智能交通规划内，都将公交客流统计系统作为一个非常重要的组成部分，写入了智能交通系统的子系统内。
　　结合车载应用的场景要求，基于智能视频分析的客流统计技术，成为车载客流统计的最佳选择。特别是选择应用嵌入式视频分析客流统计系统，来满足高准确率、高环境适应性、高实时性、准确位置相关性等要求。
　　基于智能视频分析的客流统计技术，采用垂直向下的摄像头来采集视频，再利用模式识别技术来辨别视频场景中的行人，并对其运动轨迹继续跟踪，最终获得客流数据。
　　获得了实时准确的交通客流量数据后，通过车载无线网络通道，将数据实时的提交到后端智能交通数据中心，其数据即可以被城市决策管理系统、公交调度管理系统或者其他类似的综合管理系统所应用。
　　实时、准确的客流量统计系统使公交企业管理者和城市决策者都有了良好的数据去支撑其管理行为。
　　在长途客运中，车载客流统计还能起到对站外上下客以及票款的监控作用。
　　利用视频分析作为公交客流统计也存在一些应用上的短板，主要包括：
　　对工程施工水平要求很高；不同车型的客流统计镜头安装位置、统计检测区域等安装设置条件都有所不同，需要比较丰富的安装和调校经验才可以达到比较好的效果；
　　车载外部光线环境、应用环境等导致统计精度不如室内固定点统计精度高；同样方式、同样技术，室内固定点统计精度一般能达到98%以上，车载统计精度只能达到90~95%左右精度；
　　车辆高度拥挤时，车门口部分乘客可能会漏计。